Wie gehe ich mit „0000-00-00 00:00:00' DATETIME-Werten in JDBC um?
Verarbeitung von „0000-00-00 00:00:00“ DATETIME-Werten in JDBC
Beim Abrufen von DATETIME-Werten aus einer MySQL-Datenbank mit Bei JDBC kann es zu einer Ausnahme kommen, wenn der Wert auf den Quasi-Null-Wert von gesetzt ist „0000-00-00 00:00:00“. Dieses Problem tritt auf, wenn versucht wird, den Wert als Zeichenfolge mithilfe von resultset.getString("add_date") abzurufen, obwohl beabsichtigt ist, eine Rohzeichenfolge zu erhalten.
Alternative Lösung
Eine Problemumgehung für dieses Problem ist die Verwendung der folgenden SQL-Abfrage:
SELECT CAST(add_date AS CHAR) as add_date
Diese Abfrage wandelt den DATETIME-Wert in a um CHAR, um sicherzustellen, dass es als Zeichenfolge abgerufen wird. Aufgrund des zusätzlichen Verarbeitungsaufwands gilt sie jedoch als weniger optimale Lösung.
JDBC-URL-Konfiguration
Ein alternativer Ansatz besteht darin, die JDBC-URL direkt in Ihrer Datenquelle zu konfigurieren Konfiguration:
jdbc:mysql://yourserver:3306/yourdatabase?zeroDateTimeBehavior=convertToNull
Indem Sie die Eigenschaft „zeroDateTimeBehavior“ auf „convertToNull“ festlegen, weisen Sie den JDBC-Treiber an, die zu konvertieren DATETIME-Werte, die nur Nullen sind, werden auf NULL gesetzt, anstatt eine Ausnahme auszulösen.
Quelle und zusätzliche Optionen
Das offizielle MySQL-Handbuch enthält weitere Informationen zum Umgang mit DATETIME, die nur Nullen sind Werte in Connector/J:
https://dev.mysql.com/doc/connector-j/8.0/en/connector-j-reference-configuration-properties.html#property_zeroDateTimeBehavior
Gemäß Laut Handbuch konvertierten Connector/J-Versionen 3.0.x DATETIME-Werte, die nur Nullen sind, standardmäßig in NULL. In Version 3.1 wurde das Standardverhalten jedoch auf das Auslösen einer Ausnahme geändert. Mit der Eigenschaft „zeroDateTimeBehavior“ können Sie dieses Verhalten anpassen, indem Sie eine der folgenden Optionen angeben:
- Exception (Standard): Eine Ausnahme mit SQLState S1009 auslösen.
- convertToNull: Konvertieren Sie den Wert in NULL.
- runden: Runden Sie das Datum auf den nächstliegenden Wert 0001-01-01.
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Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
